问作为一个应届生程序员，我是怎么通过阿里的三轮面试的

首先，自我介绍。 我：“我做过两个项目。写过几篇论文和专利。还参加过阿里巴巴大数据竞赛。同时，出于个人兴趣，我还阅读了一下HDFS的少部分源码，理解了一下HDFS的核心思想，实现了一个功能非常简单，并且还不完善的HDFS。” 面试官1：“说一说你写的论文中的某一篇的创新点？” 我：“我写的文章或者专利，主要遵循一个原则：将已有的理论或者模型应用到新的场景中。所以，都是偏向应用的。重点说说这篇论文吧。首先，从奇异值分解说起吧……” 大概讲了几分钟后，面试官1打断我：“你做的这些东西都偏向数据挖掘方向，为什么没有投数据挖掘呢？” 我：“因为，按照我的理解，数据挖掘这个岗位需要对机器学习算法有深入研究，然而，我做的偏向于对数据挖掘算法的应用。所以，我想投研发，偏向数据挖掘和分布式方向，从基础做起。” 面试官1：“其实，你的优势是做过数据挖掘。这样吧，我先找一个数据研发的面试官对你进行一下面试。等会儿，你再来我这。” 虽然自己也系统地学习过机器学习算法，但是接触时间太短（几个月），研究不够深入，只在比赛中用过少数几种算法：LR、RF和GBRT。自己的优势在于对数据的理解和特征的提取，以及算法的应用。 而算法推导过程并不清楚，只是理解了其思想。我怕被问得太细致，所以不是很情愿。不过，在面试官1的坚持下，最终还是同意了。 看到第二个面试官的牌子上写着“数据研发”，我稍微舒了口气；幸好不是“数据挖掘”。 今年，“数据研发”岗位招人挺多的，很多都是去小微金服。面试完之后，我觉得“数据研发”的岗位要求是这样子的： 熟练掌握基本的SQL语句；因为有一道笔试题目。我觉得阿里应该用自己的ODPS-SQL（类似于Hive）进行数据研发，虽然这个平台挺复杂的，但是面试的时候的要求并不高。只要掌握基本的内建函数和SQL语句就行了：select, group by… 我在比赛过程中，写过几万行SQL代码（去重之后几千行），没有用到过索引和视图；经常用到内建函数，偶尔使用UDF（用户自定义函数）。但是，写的代码不包含索引、视图和UDF。也没有考优化（其实我也不懂）。 有数据研发方面的相关经历，面试官似乎很注重这一项。我参加过阿里巴巴大数据竞赛。 对数据研发有一些自己的看法。这个很关键，一定要思路清晰。我主要在讲比赛中的模型：数据的预处理->训练集、预测集->特征提取->进一步处理->正负样本比例->训练->预测。 当然会用写MapReduce的话就过更好了。阿里的平台提供了MapReduce，估计工作中会用到。 然后，跟第二个技术面试官开始交流。 面试官2：“自我介绍一下吧。” 我：“刚才介绍过其他经历了。那我主要介绍下与数据研发相关的经历吧。”然后，简单说了下自己参加的阿里巴巴大数据竞赛。 面试官2：“行。先做一道题目吧。” 面试官给了我一道SQL的题目：给定一个表，共四列：user_id, brand_id, time, cnt(花的钱数)。从这个表里面选出用户B对每个品牌brand购买的总额度。 一看到，有点窃喜，这跟我竞赛做的东西太相似了。 跟面试官进行简单沟通后，很快写出来了。不过还是怕做错，检查了很久才拿给面试官2。顺便提了一下，如果需要处理字符串的话，我会用ODPS-SQL里面的UDF。面试官看了下程序，没说什么，就放到了一边。 后面，我们主要在讨论阿里巴巴大数据竞赛：我做了什么，用什么模型、算法做的，准确率是多少。（这块讨论时间最多） 还好，我主要讨论的是对业务和数据的理解，没有深入讨论数据挖掘算法。 讨论很顺利。结束之后，面试官2把我带回面试官1。 回来后，继续与面试官1主要讨论我写的论文。由于之前对自己写的论文进行过总结，思路很清晰。并谈论了写论文的体会和收获。 总之，第一面的面试官很和蔼，交谈也很开心。 再次稍微提一下：个人觉得面试官主要有两类，一类是用技术把你问死，从而判断你对技术的掌握深度。 另一类是，简单的技术问题之后，让你去表现，引导你来讲，从而看你这个人的思想、表达能力、个人观点等综合素质。 当然，一个面试官如果看到你不善于表达，就只能一直问你问题了。很荣幸，我碰到的是第二种面试官。面试跟聊天一样轻松。 最终，顺利通过。 应该是这个样子的吧 哈哈【ITjob]